1. нелюдська карта
2. зарубіжний досвід
3. Безпека, краса і футурологія

Зовсім скоро в особистому автомобілі можна буде погортати журнал замість того, щоб стежити за дорогою. А щоб це стало можливим, міста повинні перебудувати під водіїв-роботів величезну інфраструктуру. Москва вже готується прийняти безпілотники. шлях до цього почався ще чотири роки тому як будь-який шлях - з карти. У Москві над найдетальнішої в історії картою організації дорожнього руху працює команда МосгортрансНІІпроекта на чолі з Олександром Поляковим.

У розвинених країнах безпілотники захоплять дороги років через десять, максимум п'ятнадцять; в цій оцінці сходяться візіонер самого різного штибу. Уже зараз зрозуміло, які зміни спричинить за собою пришестя безпілотного транспорту: кількість жертв ДТП різко знизиться, а таксистам доведеться шукати собі нову роботу. Менше говориться про те, що потрібно зробити, щоб це пришестя відбулося. Потрібні, звичайно, технології, і про них ми читаємо в новинах: компанії (Uber, Google, General Motors і сотні стартапів, в Росії - «Яндекс», НАМИ, «КамАЗ») вдосконалюють софт, керуючий рухом, і вчать машини «бачити »за допомогою камер, алгоритмів розпізнавання образів і лазерних сенсорів - лидаров. Набагато менше розмов про виконання іншої монументальної завдання - створення дорожніх карт, досить докладних, щоб ними могли користуватися безпілотні автомобілі. А тим часом без таких карт випускати ці машини на дороги не можна.

нелюдська карта

Необхідність створення докладних електронних карт для безпілотного транспорту була очевидна сама по собі, але остаточно її підтвердив інцидент з Tesla Model S в 2015 році, в якому загинув пасажир автопілота. Тоді через дуже яскравого сонця і чистого неба камера безпілотної машини не помітила білий тягач з причепом; фахівці Tesla вважають, що комп'ютер прийняв тягач за надземний перехід. Будь комп'ютер пов'язаний з картою, він «зрозумів» б, що ніякого переходу немає, а значить, дані камери потрібно інтерпретувати інакше. Висновок з трагедії зробили наступний: не можна повністю покладатися на машинний зір: все, що можна, краще внести в комп'ютер заздалегідь. Справді: дорожній знак може бликовать на сонці, впасти або забруднитися, його може заступити пішохід, розмітка часто стирається, секція світлофора буває розбита, тому дані про діючі на дорозі обмеження і інфраструктурних об'єктах краще відразу помістити в мозок машини.

Московські вчені вже щосили розробляють таку карту. Справа в тому, що повної карти дорожньої інфраструктури Москви не існувало до 2014 року. Були карти супутникові, туристичні та карти Генштабу, але карти доріг, розмітки, світлофорів та дорожніх знаків столиці були паперовими. В межах «старої Москви» розробили схему транспортних об'єктів - КСОДД (комплексна схема організації дорожнього руху), і в ній є майже все: знаки і зони їх дії, напрямок руху, розстановка світлофорів. Поки не вистачає малих архітектурних форм (а також клумб, пам'ятників, огорож) - їх завдадуть пізніше.

Динамічна модель Московського транспортного вузла дозволяє в режимі реального часу відслідковувати ДТП, швидкість і інтенсивність транспортних потоків, переміщення наземного пасажирського транспорту.

Створення такої карти - задача більш складна, ніж картування доріг і будівель за супутниковими знімками, оскільки деталей більше, а точність повинна бути вище: помилка трохи більше півметра в описі зони дії знака вже критична. Масштаби теж величезні: у Москві близько 5000 км доріг - це відстань до Тибету, якщо рухатися на схід, або до Канар, якщо на захід, - і все їх потрібно буде перевести в цифру. А до 2019 року КСОДДи повинні з'явитися в кожному місті і селі.

У Москві пішли далі і внесли в цифрову базу розташування кожного елемента вулично-дорожньої мережі. Саме така електронна КСОДД може стати платформою для безпілотного транспорту.

зарубіжний досвід

На Заході кожна приватна компанія, що інвестує в безпілотники, створює докладні карти своїми силами. Waymo, колишній підрозділ Google, возить по вулицях Сан-Франциско автомобілі з лидара, які сканують всі навколо і збирають дані в більшу 3D-карту міста. Стартап Mapper використовує замість дорогих лидаров комплекси датчиків собівартістю близько 350 дол. І платить приватним особам за час, проведений в неспішних (не швидше 48 км / ч) прогулянках по місту, під час яких карта Mapper доповнюється і оновлюється. Творці стартапу планують продавати свою карту виробникам безпілотних машин. Перед транспортним комплексом Москви стоїть інше завдання - зробити транспорт зручним та безпечним, тому вже зараз великий масив даних відкритий для користувачів. Наприклад, безкоштовно передається інформація про місце розташування і швидкості руху наземного пасажирського транспорту для навігаційних систем, таких як «Яндекс». Час затримок в дорозі регулярно передається на радіо «Москва FM», а карта, яка відображає завантаженість міста, транслюється на телеканалі «Москва 24».

Моделювання для безпечного міста

КСОДД не тільки відображає існуючу дорожню інфраструктуру, а й використовується як база даних для моделювання транспортних ситуацій. Наприклад, можна оцінити, як зміниться зв'язність в районі, якщо одну з вулиць зробити односторонньою; як позначиться на трафіку будівництво висотного будинку, установка або знесення світлофора. Завдяки КСОДД в Москві за останні три роки на тисячі вулиць поклали відсутні «лежачі поліцейські», додали кишені і з'їзди, перенаправили транспортні потоки в проблемних зонах, переставили знаки. Але головним завданням створення картографічної платформи було підвищення безпеки: у порівнянні з 2014 роком число ДТП зменшилася майже вдвічі - на 46%. Це стало можливим завдяки впровадженню інтелектуальної транспортної системи, камер, платних парковок. За інформацією ДАІ, в Стратегії безпеки РФ встановлено соціальний ризик - 13 загиблих на сто тисяч населення до 2024 року. У столиці цей показник склав 4 загиблих на сто тисяч. Москва стала найбезпечнішим містом, поступившись Петербургу непочесне лідерство за кількістю наїздів на пішоходів та дитячого травматизму.

Безпека, краса і футурологія

Як поява безпілотників змінить життя москвичів? Коли безпілотний транспорт стане частиною міського середовища, на вулицях стане менше знаків руху. Ідея зрозуміла: помітні знаки робилися для водіїв-людей. Безпілотнику вони ні до чого: все закладено в програмі. Але крім естетичних переваг відсутність дорожніх знаків має і технічні. Зараз програмісти відточують машинне зір, навчаючи алгоритми розпізнавати знаки вночі, в гілках дерев і в снігу. У місті, транспортна мережа якого повністю перенесена в КСОДД, безпілотник може не витрачати обчислювальну потужність процесора на розпізнавання знаків, зосередившись на тому, що дійсно важливо, тобто на решту учасників дорожнього руху, в першу чергу на пішоходів.

Майбутнє вже не за горами: з 1 січня 2017 року всі нові автомобілі, що продаються в Росії, повинні бути оснащені датчиком ГЛОНАСС. В теорії геолокація і зв'язок з КСОДД в сумі дають практично всемогутнього «супутникового оператора», який спостерігає за поведінкою водія і співвідносить його місце розташування і характер руху до діючих в данній ПДР. Якщо супутник фіксує, що машина рухається з перевищенням швидкості або зупиняється в недозволеному місці, то система може вивести на екран навігатора попередження, «наябедничати» в ГИБДД, оповістити інших водіїв і (або) автоматично списати з рахунку господаря автомобіля штраф. Все це підвищить безпеку і комфорт переміщення, а значить, і якість життя.

Всезнаючі і всевидющі системи управління дорожнім рухом - це не фантастика. Інтеграція КСОДД з ГЛОНАСС вже застосовується усередині транспортного комплексу уряду Москви. Так працюють евакуатори, машини Центру організації дорожнього руху та громадський транспорт. Завдяки цьому автобуси точніше слідують розкладом і приходять без запізнень. Зовсім скоро, виходячи з дому, можна буде вибирати: сісти в свою машину, віддати перевагу каршерінг і не замислюватися про паркування, поїхати на громадському транспорті або стати пасажиром безпілотника. Залишилося трохи почекати, і технологіями майбутнього, створеними московськими вченими, зможе скористатися кожен.

Стаття «Карта для безпілотника» опублікована в журналі «Популярна механіка» ( №6, червень 2018 ).